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MySQL 多表关联一对多查询取最新的一条数据

遇到的问题

多表关联一对多查询取最新的一条数据，数据出现重复

由于历史原因，表结构设计不合理；产品告诉我说需要导出客户信息数据，需要导出客户的 所属行业，纳税性质 数据；但是这两个字段却在订单表里面，每次客户下单都会要求客户填写；由此可知，客户数据和订单数据是一对多的关系；那这样的话，问题就来了，我到底以订单中的哪一条数据为准呢？经过协商后一致同意以最新的一条数据为准；

数据测试初始化SQL脚本

DROP TABLE IF EXISTS `customer`;
CREATE TABLE `customer` (
	`id` BIGINT NOT NULL COMMENT '客户ID',
	`real_name` VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT '客户名字',
	`create_time` DATETIME NOT NULL COMMENT '创建时间',
	PRIMARY KEY(`id`)
)ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET = UTF8 COMMENT '客户信息表';

-- DATA FOR TABLE customer
INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7717194510959685632', '张三', '2019-01-23 16:23:05');
INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7718605481599623168', '李四', '2019-01-23 16:23:05');
INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7720804666226278400', '王五', '2019-01-23 16:23:05');
INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7720882041353961472', '刘六', '2019-01-23 16:23:05');
INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7722233303626055680', '宝宝', '2019-01-23 16:23:05');
INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7722233895811448832', '小宝', '2019-01-23 16:23:05');
INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7722234507982700544', '大宝', '2019-01-23 16:23:05');
INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7722234927631204352', '二宝', '2019-01-23 16:23:05');
INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7722235550724423680', '小贱', '2019-01-23 16:23:05');
INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7722235921488314368', '小明', '2019-01-23 16:23:05');
INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7722238233975881728', '小黑', '2019-01-23 16:23:05');
INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7722246644138409984', '小红', '2019-01-23 16:23:05');
INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7722318634321346560', '阿狗', '2019-01-23 16:23:05');
INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7722318674321346586', '阿娇', '2019-01-23 16:23:05');
INSERT INTO `demo`.`customer` (`id`, `real_name`, `create_time`) VALUES ('7722318974421546780', '阿猫', '2019-01-23 16:23:05');


DROP TABLE IF EXISTS `order_info`;
CREATE TABLE `order_info` (
	`id` BIGINT NOT NULL COMMENT '订单ID',
	`industry` VARCHAR(255) DEFAULT NULL COMMENT '所属行业',
  `nature_tax` VARCHAR(255) DEFAULT NULL COMMENT '纳税性质',
	`customer_id` VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT '客户ID',
	`create_time` DATETIME NOT NULL COMMENT '创建时间',
	PRIMARY KEY(`id`)
)ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET = UTF8 COMMENT '订单信息表';

-- DATA FOR TABLE order_info
INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7700163609453207552', '餐饮酒店类', '小规模', '7717194510959685632', '2019-01-23 16:54:25');
INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7700163609453207553', '餐饮酒店类', '小规模', '7717194510959685632', '2019-01-23 17:09:53');
INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7700167995646615552', '高新技术', '一般纳税人', '7718605481599623168', '2019-01-23 16:54:25');
INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7700167995646615553', '商贸', '一般纳税人', '7718605481599623168', '2019-01-23 17:09:53');
INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7700193633216569344', '商贸', '一般纳税人', '7720804666226278400', '2019-01-23 16:54:25');
INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7700193633216569345', '高新技术', '一般纳税人', '7720804666226278400', '2019-01-23 17:09:53');
INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7700197875671179264', '餐饮酒店类', '一般纳税人', '7720882041353961472', '2019-01-23 16:54:25');
INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7700197875671179266', '餐饮酒店类', '一般纳税人', '7720882041353961472', '2019-01-23 17:09:53');
INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7703053372673171456', '高新技术', '小规模', '7722233303626055680', '2019-01-23 16:54:25');
INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7703053372673171457', '高新技术', '小规模', '7722233303626055680', '2019-01-23 17:09:53');
INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709742385262698496', '服务类', '一般纳税人', '7722233895811448832', '2019-01-23 16:54:25');
INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709742385262698498', '服务类', '一般纳税人', '7722233895811448832', '2019-01-23 17:09:53');
INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745055683780608', '高新技术', '小规模', '7722234507982700544', '2019-01-23 16:54:25');
INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745055683780609', '进出口', '小规模', '7722234507982700544', '2019-01-23 17:09:53');
INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745249439653888', '文化体育', '一般纳税人', '7722234927631204352', '2019-01-24 16:54:25');
INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745249439653889', '高新技术', '一般纳税人', '7722234927631204352', '2019-01-23 17:09:53');
INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745453266051072', '高新技术', '小规模', '7722235550724423680', '2019-01-24 16:54:25');
INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745453266051073', '文化体育', '小规模', '7722235550724423680', '2019-01-23 17:09:53');
INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745539848413184', '科技', '一般纳税人', '7722235921488314368', '2019-01-24 16:54:25');
INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745539848413185', '高新技术', '一般纳税人', '7722235921488314368', '2019-01-23 17:09:53');
INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745652603887616', '高新技术', '一般纳税人', '7722238233975881728', '2019-01-24 16:54:25');
INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745652603887617', '科技', '一般纳税人', '7722238233975881728', '2019-01-23 17:09:53');
INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745755528568832', '进出口', '一般纳税人', '7722246644138409984', '2019-01-24 16:54:25');
INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745755528568833', '教育咨询', '小规模', '7722246644138409984', '2019-01-23 17:09:53');
INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745892539047936', '教育咨询', '一般纳税人', '7722318634321346560', '2019-01-24 16:54:25');
INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709745892539047937', '进出口', '一般纳税人', '7722318634321346560', '2019-01-23 17:09:53');
INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709746000127139840', '生产类', '小规模', '7722318674321346586', '2019-01-24 16:54:25');
INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709746000127139841', '农业', '一般纳税人', '7722318674321346586', '2019-01-23 17:09:53');
INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709746447445467136', '农业', '一般纳税人', '7722318974421546780', '2019-01-24 16:54:25');
INSERT INTO `demo`.`order_info` (`id`, `industry`, `nature_tax`, `customer_id`, `create_time`) VALUES ('7709746447445467137', '生产类', '小规模', '7722318974421546780', '2019-01-23 17:09:53');
  • 按需求写的SQL语句：
SELECT
	cr.id,
	cr.real_name,
	oi.industry,
	oi.nature_tax
FROM
	customer AS cr
LEFT JOIN (
	SELECT a.industry, a.nature_tax, a.customer_id, a.create_time FROM order_info AS a
	LEFT JOIN (
		SELECT MAX(create_time) AS create_time, customer_id FROM order_info GROUP BY customer_id
	) AS b ON a.customer_id = b.customer_id
WHERE a.create_time = b.create_time
) AS oi ON oi.customer_id = cr.id;
  • 查询结果如下：
+---------------------+-----------+------------+------------+
| id                  | real_name | industry   | nature_tax |
+---------------------+-----------+------------+------------+
| 7717194510959685632 | 张三      | 餐饮酒店类 | 小规模     |
| 7718605481599623168 | 李四      | 商贸       | 一般纳税人 |
| 7720804666226278400 | 王五      | 高新技术   | 一般纳税人 |
| 7720882041353961472 | 刘六      | 餐饮酒店类 | 一般纳税人 |
| 7722233303626055680 | 宝宝      | 高新技术   | 小规模     |
| 7722233895811448832 | 小宝      | 服务类     | 一般纳税人 |
| 7722234507982700544 | 大宝      | 进出口     | 小规模     |
| 7722234927631204352 | 二宝      | 文化体育   | 一般纳税人 |
| 7722235550724423680 | 小贱      | 高新技术   | 小规模     |
| 7722235921488314368 | 小明      | 科技       | 一般纳税人 |
| 7722238233975881728 | 小黑      | 高新技术   | 一般纳税人 |
| 7722246644138409984 | 小红      | 进出口     | 一般纳税人 |
| 7722318634321346560 | 阿狗      | 教育咨询   | 一般纳税人 |
| 7722318674321346586 | 阿娇      | 生产类     | 小规模     |
| 7722318974421546780 | 阿猫      | 农业       | 一般纳税人 |
+---------------------+-----------+------------+------------+
15 rows in set (0.01 sec)

看到这里我笑了，这个任务算是完成了，终于不用加班了，哈哈哈哈哈！！！我以为问题终于解决了，没想到事与愿违，我以为只是我以为，仅此而已；不久后测试妹子告诉我说你的数据出现重复了，你快过来看下呢；

解决数据重复问题

什么也别问，什么也别管，先执行下边的SQL，我不会告诉你这是为了重现重复数据问题的；

UPDATE order_info SET create_time = NOW();
  • 尝试解决问题
SELECT
	cr.id,
	cr.real_name,
	oi.industry,
	oi.nature_tax
FROM
	customer AS cr
LEFT JOIN (
	SELECT a.industry, a.nature_tax, a.customer_id, a.create_time FROM order_info AS a
	LEFT JOIN (
		SELECT MAX(create_time) AS create_time, customer_id FROM order_info GROUP BY customer_id
	) AS b ON a.customer_id = b.customer_id
WHERE a.create_time = b.create_time
) AS oi ON oi.customer_id = cr.id
GROUP BY cr.id;

数据重复嘛，小意思，加个 GROUP BY 不就解决了吗？我怎么会这么机智，哈哈哈！！！但是当我执行完SQL的那一瞬间，我又懵逼了，查询出来的结果中 所属行业，纳税性质 仍然不是最新的；看来是我想太多了，还是老老实实的解决问题吧。。。

  • 找出重复数据
SELECT
	cr.id,
	cr.real_name,
	oi.industry,
	oi.nature_tax
FROM
	customer AS cr
LEFT JOIN (
	SELECT a.industry, a.nature_tax, a.customer_id, a.create_time FROM order_info AS a
	LEFT JOIN (
		SELECT MAX(create_time) AS create_time, customer_id FROM order_info GROUP BY customer_id
	) AS b ON a.customer_id = b.customer_id
WHERE a.create_time = b.create_time
) AS oi ON oi.customer_id = cr.id
GROUP BY cr.id HAVING COUNT(cr.id) >= 2;
  • 执行结果如下：
+---------------------+-----------+------------+------------+
| id                  | real_name | industry   | nature_tax |
+---------------------+-----------+------------+------------+
| 7717194510959685632 | 张三      | 餐饮酒店类 | 小规模     |
| 7718605481599623168 | 李四      | 高新技术   | 一般纳税人 |
| 7720804666226278400 | 王五      | 商贸       | 一般纳税人 |
| 7720882041353961472 | 刘六      | 餐饮酒店类 | 一般纳税人 |
| 7722233303626055680 | 宝宝      | 高新技术   | 小规模     |
| 7722233895811448832 | 小宝      | 服务类     | 一般纳税人 |
| 7722234507982700544 | 大宝      | 高新技术   | 小规模     |
| 7722234927631204352 | 二宝      | 文化体育   | 一般纳税人 |
| 7722235550724423680 | 小贱      | 高新技术   | 小规模     |
| 7722235921488314368 | 小明      | 科技       | 一般纳税人 |
| 7722238233975881728 | 小黑      | 高新技术   | 一般纳税人 |
| 7722246644138409984 | 小红      | 进出口     | 一般纳税人 |
| 7722318634321346560 | 阿狗      | 教育咨询   | 一般纳税人 |
| 7722318674321346586 | 阿娇      | 生产类     | 小规模     |
| 7722318974421546780 | 阿猫      | 农业       | 一般纳税人 |
+---------------------+-----------+------------+------------+
15 rows in set (0.00 sec)

看到数据的那一瞬间，我懵逼了！这么多重复的，是怎么造成的？直到我看了order_info表的数据之后，瞬间恍然大悟了；原来是create_time的数据重复了，好吧，我又粗心大意了一会；后来想了下，决定用order_info表的ID来做，问题完美解决；顺便说下，我们的ID是由程序自动生成【Twitter的雪花算法(snowflake)自增ID】，依次递增的，所以不用担心取到的数据不是最新的问题；

  • 解决问题

温馨提示：要看到正确的数据，请从新初始化一下order_info这张表，因为为了复现数据重复问题，我把order_info表所有的数据的create_time改成一样的了；

SELECT
	cr.id,
	cr.real_name,
	oi.industry,
	oi.nature_tax
FROM
	customer AS cr
LEFT JOIN (
	SELECT a.industry, a.nature_tax, a.customer_id, a.create_time FROM order_info AS a
	LEFT JOIN (
		SELECT MAX(id) AS id, customer_id FROM order_info GROUP BY customer_id
	) AS b ON a.customer_id = b.customer_id
WHERE a.id = b.id
) AS oi ON oi.customer_id = cr.id;

哎，终于解决了。。。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.csdn.net/u013902368/article/details/86615382

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文章浏览阅读990次。对象特性是指控制对象的输出参数和输入参数之间的相互作用规律。放大系数K描述控制对象特性的静态特性参数。它的意义是：输出量的变化量和输入量的变化量之比。时间常数T当输入量发生变化后，所引起输出量变化的快慢。（动态参数） ..._控制对象特性

FRP搭建内网穿透(亲测有效)_locyanfrp-程序员宅基地

文章浏览阅读5.7w次，点赞50次，收藏276次。FRP搭建内网穿透1.概述：frp可以通过有公网IP的的服务器将内网的主机暴露给互联网，从而实现通过外网能直接访问到内网主机；frp有服务端和客户端，服务端需要装在有公网ip的服务器上，客户端装在内网主机上。2.简单的图解：3.准备工作：1.一个域名（www.test.xyz）2.一台有公网IP的服务器(阿里云、腾讯云等都行)3.一台内网主机4.下载frp，选择适合的版本下载解压如下：我这里服务器端和客户端都放在了/usr/local/frp/目录下4.执行命令# 服务器端给执_locyanfrp

UVA 12534 - Binary Matrix 2 (网络流‘最小费用最大流’ZKW)_uva12534-程序员宅基地

文章浏览阅读687次。题目：http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=93745#problem/A题意：给出r*c的01矩阵，可以翻转格子使得0表成1,1变成0，求出最小的步数使得每一行中1的个数相等，每一列中1的个数相等。思路：网络流。容量可以保证每一行和每一列的1的个数相等，费用可以算出最小步数。行向列建边，如果该格子是_uva12534

免费SSL证书_csdn alphassl免费申请-程序员宅基地

文章浏览阅读504次。1、Let's Encrypt 90天，支持泛域名2、Buypass：https://www.buypass.com/ssl/resources/go-ssl-technical-specification6个月，单域名3、AlwaysOnSLL：https://alwaysonssl.com/ 1年，单域名 可参考蜗牛（wn789）4、TrustAsia5、Alpha..._csdn alphassl免费申请

测试算法的性能（以选择排序为例）_算法性能测试-程序员宅基地

文章浏览阅读1.6k次。测试算法的性能 很多时候我们需要对算法的性能进行测试，最简单的方式是看算法在特定的数据集上的执行时间，简单的测试算法性能的函数实现见testSort()。【思想】：用clock_t计算某排序算法所需的时间，（endTime - startTime）/ CLOCKS_PER_SEC来表示执行了多少秒。【关于宏CLOCKS_PER_SEC】：以下摘自百度百科，“CLOCKS_PE_算法性能测试

Lane Detection_lanedetectionlite-程序员宅基地

文章浏览阅读1.2k次。fromhttps://towardsdatascience.com/finding-lane-lines-simple-pipeline-for-lane-detection-d02b62e7572bIdentifying lanes of the road is very common task that human driver performs. This is important ..._lanedetectionlite

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